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WindowsでPythonや
る方法いろいろ
Python入門者の集い #3 LT
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自己紹介
 名前:
 driller
 Twitter:
 @patraqushe
 なにやってる人?
 デリバティブトレーダー
 Python歴
 1年ちょい
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宣伝: PyConJP2016でTalkします
 https://pycon.jp/2016/ja/schedule/presentation/24/Distribution
 録画されないTalkです、あとからYouTubeで見ることがで...
WindowsのバイナリでPythonを動かす
 公式のPythonからインストール
 Distributionからインストール
 Anaconda
 Canopy
 Python(x,y)
 WinPython
 Pyzo
 ...
LinuxのバイナリでPythonを動かす
 仮想化マシン
 VMware Player, VirtualBox(Vagrant)
 コンテナ(Docker)
 Docker toolbox, Docker for Windows
 ...
Windowsのバイナリで動かす場合
利点
 オーバーヘッドが少ない
 構成がシンプル
 WindowsのAPIが呼び出せる
Windowsアプリ(Excel等)と連携できる
欠点
 コンパイラが必要なパッケージを入
れる場合に苦労する...
Linuxのバイナリで動かす場合
利点
 殆どのパッケージが動作する
 シェルが使える
 インフラ系のツールと連動させるこ
とが容易
 pyenv等が使える
 事例が多い
欠点
 構成によってはオーバーヘッドがあ
る
 Windo...
WindowsのバイナリでPythonを動か
す
普通はここから
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公式のPython
 最も一般的な方法で王道
 問題があった場合に比較的対処し易い
 コンパイルが必要なパッケージを入れる場合に苦労すること
がある
 コンパイラをインストールする
 Unofficial Windows Binari...
Distribution
 必要なパッケージがプリインストールされて便利
 現状ではAnaconda一強
 ハマってしまったときに困ることが多い
 パッケージ管理がブラックボックス
 トラブルシューティングの事例が少ない
 識者にき...
Anaconda
 とにかくメジャーなパッケージがプリインストールされてい
る
 パッケージは全てビルドされている
 minicondaをインストールすることで最小限の構成も作れる
 pipも使えるがcondaというパッケージ管理コマン...
Intel® Distribution for Python*
 とにかく高速で動作する
 未だベータ版
 動かないパッケージが多い
 mklはnumpy等が対応してきたので、mkl目的ならこれを敢え
て選択しなくてもよいかも
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LinuxのバイナリでPythonを動かす
Pythonのマイノリティからマジョリティへ
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仮想化マシン(VM Ware, VirtualBox)
 通常のLinuxマシンと同じように使えるので、普段Linuxを触っ
ている場合は抵抗なく使える
 Linux環境の事例と共有できる
 pyenv, direnv, Pythonz等...
Docker
 Docker for Windowsがbetaからstableになった
 様々なDocker Imageが用意されている
 Docker composeを使うことでDBや他の言語との連携ができ
る
 様々なOS、様々なバ...
Bash on Ubuntu on Windows(WSL)
 Windows 10 Anniversary Editionからbash(Ubuntu)が使えるよ
うに
 CygwinやMinGWに近いが、ネイティブなバイナリが動作する
の...
Pythonのプライオリティはそこそこの
位置にいるので今後に期待できそう
https://msdn.microsoft.com/en-us/commandline/wsl/faq
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Let's start Python!
ご清聴ありがとうございました
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Pynyumon03 LT

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Python入門者の集い #3のLT資料です

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Pynyumon03 LT

  1. 1. WindowsでPythonや る方法いろいろ Python入門者の集い #3 LT 1
  2. 2. 自己紹介  名前:  driller  Twitter:  @patraqushe  なにやってる人?  デリバティブトレーダー  Python歴  1年ちょい 2
  3. 3. 宣伝: PyConJP2016でTalkします  https://pycon.jp/2016/ja/schedule/presentation/24/Distribution  録画されないTalkです、あとからYouTubeで見ることができません  Excel, pandas, Jupyter このどれかにティンときた人は是非きてネ 3
  4. 4. WindowsのバイナリでPythonを動かす  公式のPythonからインストール  Distributionからインストール  Anaconda  Canopy  Python(x,y)  WinPython  Pyzo  Intel® Distribution for Python*  Cygwin, MinGW等 4
  5. 5. LinuxのバイナリでPythonを動かす  仮想化マシン  VMware Player, VirtualBox(Vagrant)  コンテナ(Docker)  Docker toolbox, Docker for Windows  Bash on Ubuntu on Windows(WSL) ←New! 5
  6. 6. Windowsのバイナリで動かす場合 利点  オーバーヘッドが少ない  構成がシンプル  WindowsのAPIが呼び出せる Windowsアプリ(Excel等)と連携できる 欠点  コンパイラが必要なパッケージを入 れる場合に苦労することがある  Windowsに対応していないパッケー ジがある  cmd.exe(Dos)じゃないと使えないコ マンドがある(conda, virtualenv- wrapper)  事例が少ない 6
  7. 7. Linuxのバイナリで動かす場合 利点  殆どのパッケージが動作する  シェルが使える  インフラ系のツールと連動させるこ とが容易  pyenv等が使える  事例が多い 欠点  構成によってはオーバーヘッドがあ る  Windowsのアプリと連携できない  GUIが面倒  Linuxに対する学習コスト 7
  8. 8. WindowsのバイナリでPythonを動か す 普通はここから 8
  9. 9. 公式のPython  最も一般的な方法で王道  問題があった場合に比較的対処し易い  コンパイルが必要なパッケージを入れる場合に苦労すること がある  コンパイラをインストールする  Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages(http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/)からwheelをダウンロー ドしてインストールする ←ほぼ必須!  仮想環境はVirtualenv, Virtualenvwrapperが主流 9
  10. 10. Distribution  必要なパッケージがプリインストールされて便利  現状ではAnaconda一強  ハマってしまったときに困ることが多い  パッケージ管理がブラックボックス  トラブルシューティングの事例が少ない  識者にきいても嫌がられることがある  WinPythonはportableなので引っ越しに便利 10
  11. 11. Anaconda  とにかくメジャーなパッケージがプリインストールされてい る  パッケージは全てビルドされている  minicondaをインストールすることで最小限の構成も作れる  pipも使えるがcondaというパッケージ管理コマンドがある  condaにないパッケージはpipでインストールする  condaで仮想環境を構築できる  condaでハマったときに苦労することがある(特にWindows) 11
  12. 12. Intel® Distribution for Python*  とにかく高速で動作する  未だベータ版  動かないパッケージが多い  mklはnumpy等が対応してきたので、mkl目的ならこれを敢え て選択しなくてもよいかも 12
  13. 13. LinuxのバイナリでPythonを動かす Pythonのマイノリティからマジョリティへ 13
  14. 14. 仮想化マシン(VM Ware, VirtualBox)  通常のLinuxマシンと同じように使えるので、普段Linuxを触っ ている場合は抵抗なく使える  Linux環境の事例と共有できる  pyenv, direnv, Pythonz等が使える  殆どのパッケージが動作する  仮想マシンが動作するハードウェア要件とOS要件がある  仮想マシン用にある程度リソースが予約されてしまう  Docker toolboxと併用するならVirtualBox  OSはVagrantでインストールするのが手軽 14
  15. 15. Docker  Docker for Windowsがbetaからstableになった  様々なDocker Imageが用意されている  Docker composeを使うことでDBや他の言語との連携ができ る  様々なOS、様々なバージョンのPython環境を構築できる  作りなおしたり、引っ越しするのが簡単  ハードウェア要件とOS要件がある  ある程度コンテナの知識が必要 15
  16. 16. Bash on Ubuntu on Windows(WSL)  Windows 10 Anniversary Editionからbash(Ubuntu)が使えるよ うに  CygwinやMinGWに近いが、ネイティブなバイナリが動作する のでオーバーヘッドが少ない(らしい)  Jupyter Notebookを普通にインストールしても動かないので、 libzmqのパッチを入れる必要がある(2016/8/20現在)  https://github.com/Microsoft/BashOnWindows/issues/185  GUIもX-windowで動作する(時間があればデモやります)  ハードウェア要件とOS要件がある  まだbeta版なので今後のアップデートに期待 16
  17. 17. Pythonのプライオリティはそこそこの 位置にいるので今後に期待できそう https://msdn.microsoft.com/en-us/commandline/wsl/faq 17
  18. 18. Let's start Python! ご清聴ありがとうございました 18

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